集成LiveAgent的AI支持聊天机器人

通过AI聊天机器人自动化您的客户支持，利用内部知识库回答问题，并在需要时通过LiveAgent无缝连接用户与人工客服。提升用户体验，减少响应时间，优化支持运营。

AI流程的工作原理 - 集成LiveAgent的AI支持聊天机器人

流程

AI流程的工作原理

用户打开聊天.
检测用户何时打开聊天并发送欢迎消息。
显示欢迎消息.
在聊天界面向用户显示个性化欢迎消息。
AI处理用户问题.
接收用户问题，从内部知识库检索相关信息，并生成AI驱动的答案。
无缝人工接入.
如果AI无法解答或问题需要人工协助，系统会通过LiveAgent为用户提供与真人客服连接的选项。
聊天输出.
将AI和人工客服的回复和更新展示给用户。

此流程中使用的提示

以下是此流程中用于实现其功能的所有提示的完整列表。提示是给予AI模型的指令，用于生成响应或执行操作。它们指导AI理解用户意图并生成相关输出。

工具调用代理

作为企业技术在线客户支持专家的代理，利用内部知识库并在必要时转接给人工客服；使用自定义系统提示引导LLM。

                You are an AI language model assistant acting as technical live chat customer support specialist for [YOUR BUSINESS] -[DESCRIPTION OF YOUR BUSINESS] 
If conversation starts with a greeting, respond with a greeting in same language and ask how you can assist and if they have any question about our our software or it's features.
Search content relevant to question of user by connecting to DocumentRetriever. 
If you don't find any relevant evidence in context found with DocumentRetriever and ONLY IF QUESTIONS ARE RELATED TO OUR software:
- In case question was in English language, always prompt the user to connect him/her to a real agent.
- In case question in different language, first ask if visitor speaks English and be interested t be connected with English speaking support agent, and only in case of confirmation, prompt the user to connect him/her to a real agent. 
FOR UNCLEAR QUESTIONS ask for more information.

ANSWER IN THE SAME LANGUAGE as defined in Current session chat data

此流程中使用的组件

以下是此流程中用于实现其功能的所有组件的完整列表。组件是每个AI流程的构建块。它们允许您通过连接各种功能来创建复杂的交互并自动化任务。每个组件都有特定的用途，例如处理用户输入、处理数据或与外部服务集成。

聊天开启触发器

聊天开启触发器组件能够检测聊天会话的开始，一旦用户打开聊天窗口，即刻触发工作流响应。它以用户的首条消息启动流程，是构建高响应、互动型聊天机器人的关键组件。

查看 聊天开启触发器

消息小部件

消息小部件组件可在您的工作流中显示自定义消息。非常适合欢迎用户、提供操作说明或显示任何重要信息，支持 Markdown 格式，并可设置为每个会话仅显示一次。

查看 消息小部件

聊天输出

了解 FlowHunt 中的 Chat Output（聊天输出）组件——通过灵活的多部分输出完善聊天机器人回复。是实现流程顺畅结束和打造高级互动式 AI 聊天机器人的关键工具。

查看 聊天输出

聊天记录组件

FlowHunt 的聊天记录组件让聊天机器人记住之前的消息，确保对话连贯、提升客户体验，同时优化内存和 Token 使用。

查看 聊天记录组件

聊天输入

FlowHunt 中的聊天输入组件通过在 Playground 捕获消息来启动用户交互。它作为流程的起点，使工作流能够处理文本和基于文件的输入。

查看 聊天输入

工具调用代理

探索 FlowHunt 中的工具调用代理——一款先进的工作流组件，使 AI 代理能够智能地选择和使用外部工具来回答复杂查询。非常适合构建需要动态工具使用、迭代推理和多资源集成的智能 AI 解决方案。

查看 工具调用代理

文档检索器

FlowHunt 的文档检索器通过将生成式模型连接到您自己的最新文档和网址，提高了 AI 的准确性，确保使用检索增强生成（RAG）获得可靠且相关的答案。

查看 文档检索器

LiveAgent 集成

将 FlowHunt 聊天机器人与 LiveAgent 集成，实现无缝的 AI 与人工客服切换。AI 代理能够智能地将对话升级至人工客服，确保客户沟通顺畅，减少用户挫败感。

查看 LiveAgent 集成

流程描述

目的和优势

该工作流通过将AI驱动的聊天机器人与LiveAgent平台集成，实现了客户支持自动化。聊天机器人利用内部知识库解答客户咨询，如果AI无法解决客户问题，系统会通过LiveAgent无缝将对话升级至人工客服。以下是该工作流的结构化描述、组件及其在扩展和自动化方面的潜在优势。

工作流步骤概览

  1. 聊天初始化与欢迎消息

    • 当用户打开聊天时，触发节点被激活。
    • 系统显示欢迎消息，说明机器人能够利用内部知识库解答问题，并在需要时可将客户转接至人工客服。

  2. 用户输入与消息处理

    • 聊天系统捕获用户输入，并跟踪对话历史。
    • 用户发送的所有消息及文件都会被处理和存储，以便生成有上下文的回复。

  3. 检索知识库信息

    • 机器人通过内部知识源（经由文档检索器）查询与用户问题相关的答案。
    • 如果找到相关信息，机器人会直接从知识库提供答案。

  4. AI作为支持专家

    • AI代理作为技术支持专家，根据详细的系统提示进行操作：
      • 用用户的语言向其问候。
      • 尝试利用知识库解答问题。
      • 如果问题不明确，则请求进一步说明。
      • 如果AI无法找到相关答案且问题关于软件：
        • 针对英文问题：主动提供连接真人客服。
        • 针对其他语言：询问用户是否愿意与讲英语的客服沟通，并在确认后提供连接。
      • 始终用用户的语言回复。

  5. 升级至人工客服

    • 如果AI无法解决问题，或用户要求，则可通过LiveAgent将对话升级至真人客服。
    • 转接过程中包含当前聊天的上下文，确保无缝衔接。

  6. 输出给用户

    • 所有来自聊天机器人或人工客服的回应，都会在聊天界面展示给用户。

关键组件及其功能

组件名称功能说明
聊天开启触发器检测用户何时发起聊天会话。
消息组件向用户发送友好且有信息量的欢迎消息。
聊天输出在聊天窗口将消息展示给用户。
聊天输入收集用户发送的消息和文件。
聊天历史维护对话的历史记录，为有上下文的回复提供依据。
文档检索器在内部知识库中检索与用户问题相关的答案。
LiveAgent人工协助工具提供按钮或流程，将聊天升级至LiveAgent真人客服。
工具调用代理（AI）协调回复，结合文档检索器和LiveAgent转接工具。

工作流图示

以下为该流程的简化图：

  1. 用户打开聊天
    ⬇️
  2. 显示欢迎消息
    ⬇️
  3. 用户发送问题
    ⬇️
  4. AI代理结合聊天历史和知识库进行回答
    ⬇️
  5. 如果未找到答案
    ⬇️
  6. AI主动为用户提供转接真人客服（LiveAgent）
    ⬇️
  7. 如有需要，真人客服接手

自动化与扩展的优势

  • 7x24小时即时支持： AI聊天机器人可即时解答常见问题，缩短等待时间，提高客户满意度。
  • 高效的人工升级： 仅将复杂或未解决的问题转接给真人客服，优化客服工作量，提高效率。
  • 上下文感知回复： 结合聊天历史和知识检索，确保回复具有针对性和相关性。
  • 多语言支持： AI可用用户语言问候和答复，并在人工转接时灵活应对语言切换。
  • 降低培训成本： AI作为一线支持专家，助力人工客服专注于更具挑战性的问题。
  • 无缝转接： 与LiveAgent集成，确保升级时平滑过渡并携带全部相关上下文。

应用场景

  • SaaS客户支持： 适用于希望实现可扩展、自动化支持并辅以人工备份的软件企业。
  • 电商服务台： 即时解答产品、订单或退换货等问题，仅将复杂或敏感问题人工升级。
  • 技术支持： 适合需同时提供知识库及专家在线技术指导的组织。

该工作流特别适合希望自动化常规支持任务、高效扩展支持运营，并在最小延迟下保持高质量客户服务的组织。

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